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구글 클라우드에서 RAG 기능을 갖춘 생성 AI 애플리케이션 설계하기

심층 논의
기술적
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이 문서는 구글 클라우드에서 검색 보강 생성(RAG) 기능을 갖춘 생성 AI 애플리케이션을 실행하기 위한 인프라 설계를 위한 참조 아키텍처를 설명합니다. 데이터 수집, 서비스 및 품질 평가 하위 시스템을 포함한 구성 요소를 자세히 설명하고, Vertex AI, Cloud Run 및 BigQuery와 같은 다양한 구글 클라우드 제품의 사용을 강조합니다. 이 문서는 AI 및 머신러닝에 대한 기본 이해를 가진 개발자와 클라우드 아키텍트를 대상으로 합니다.
  • 주요 포인트
  • 독특한 통찰
  • 실용적 응용
  • 핵심 주제
  • 핵심 통찰
  • 학습 성과

  • • 주요 포인트

    • 1
      RAG 아키텍처 구성 요소에 대한 포괄적인 분석
    • 2
      시스템 상호작용을 설명하는 명확한 다이어그램
    • 3
      실제 애플리케이션을 보여주는 실용적인 사용 사례

  • • 독특한 통찰

    • 1
      최적화된 성능을 위한 다양한 구글 클라우드 제품의 통합
    • 2
      데이터 수집 및 처리 워크플로우에 대한 상세한 단계

  • • 실용적 응용

    • 이 기사는 개발자가 RAG 기능을 갖춘 생성 AI 애플리케이션을 구현할 수 있는 실용적인 프레임워크를 제공하여 클라우드 아키텍처 및 AI 통합에 대한 이해를 향상시킵니다.

  • • 핵심 주제

    • 1
      RAG 아키텍처 구성 요소
    • 2
      구글 클라우드 제품 통합
    • 3
      AI 애플리케이션의 품질 평가

  • • 핵심 통찰

    • 1
      RAG 기능에 대한 심층 탐구
    • 2
      개념을 설명하기 위한 실제 사례 사용
    • 3
      클라우드 아키텍처에서 보안, 신뢰성 및 비용 최적화에 대한 집중

  • • 학습 성과

    • 1
      RAG 기능을 갖춘 생성 AI 애플리케이션의 구성 요소 이해하기
    • 2
      AI 애플리케이션을 위한 다양한 구글 클라우드 제품 통합 방법 배우기
    • 3
      RAG의 실제 애플리케이션 및 사용 사례에 대한 통찰력 얻기
예시
튜토리얼
코드 샘플
시각 자료
기초
고급 내용
실용적 팁
모범 사례

“ RAG 기능을 갖춘 생성 AI 소개

검색 보강 생성(RAG)은 외부 데이터를 응답 생성 과정에 통합하여 생성 AI 애플리케이션의 기능을 향상시킵니다. 이 문서는 개발자와 클라우드 아키텍트를 위한 가이드로, 구글 클라우드를 사용하여 RAG 기능을 갖춘 애플리케이션을 설계하는 방법을 설명합니다.

“ 아키텍처 개요

구글 클라우드에서 RAG 기능을 갖춘 생성 AI 애플리케이션의 아키텍처는 데이터 수집, 처리 및 응답 생성을 용이하게 하는 상호 연결된 구성 요소로 구성됩니다. 주요 구성 요소에는 데이터 수집 하위 시스템, 서비스 하위 시스템 및 품질 평가 하위 시스템이 포함됩니다.

“ 데이터 수집 하위 시스템

데이터 수집 하위 시스템은 RAG 기능을 활성화하기 위해 외부 데이터를 준비하고 처리하는 역할을 합니다. 이 시스템은 파일 및 데이터베이스를 포함한 다양한 출처에서 데이터를 수집하고, Document AI 및 Vertex AI와 같은 도구를 사용하여 추가 처리를 위해 준비합니다.

“ 서비스 하위 시스템

서비스 하위 시스템은 사용자와 생성 AI 애플리케이션 간의 상호작용을 관리합니다. 사용자 요청을 임베딩으로 변환하고, 의미 검색을 수행하며, LLM 추론 스택을 위한 맥락화된 프롬프트를 생성하여 관련 응답을 보장합니다.

“ 품질 평가 하위 시스템

이 하위 시스템은 서비스 하위 시스템에서 생성된 응답의 품질을 평가합니다. 미리 정의된 메트릭에 따라 응답을 평가하기 위해 Cloud Run 작업을 사용하며, 평가 결과를 향후 분석을 위해 저장합니다.

“ 사용된 구글 클라우드 제품

이 아키텍처는 모델 훈련 및 배포를 위한 Vertex AI, 서버리스 컴퓨팅을 위한 Cloud Run, 데이터 분석을 위한 BigQuery, 데이터 관리를 위한 PostgreSQL 기반의 AlloyDB 등 여러 구글 클라우드 제품을 활용합니다.

“ RAG 애플리케이션의 사용 사례

RAG 기능을 갖춘 생성 AI 애플리케이션은 개인화된 제품 추천, 의료를 위한 임상 지원 시스템, 효율적인 법률 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 생성된 출력의 관련성과 정확성을 향상시킵니다.

“ 설계 고려 사항

RAG 기능을 갖춘 아키텍처를 개발할 때는 특정 애플리케이션 요구 사항을 충족하기 위해 보안, 규정 준수, 신뢰성 및 성능과 같은 요소를 고려해야 합니다.

“ 보안 및 규정 준수

구글 클라우드 제품 전반에 걸쳐 보안 조치를 구현하여 데이터 보호 및 규정 준수를 보장합니다. 여기에는 암호화, 접근 제어 및 감사 로그 사용이 포함됩니다.

“ 비용 최적화 전략

비용을 효과적으로 관리하기 위해 Cloud Run 작업에 대한 최소 리소스 할당으로 시작하고 성능 요구 사항에 따라 최적화합니다. 사용량을 모니터링하고 필요에 따라 리소스를 조정합니다.

 원본 링크: https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-vertex-ai

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